This chapter is an introduction to basics in Python, including how to name variables and various data types in Python.

Welcome to Python for Finance!

Run code vs. submit answer

Python as a calculator

Variables

Creating numeric variables

Finding the average revenue

Data types

Creating different types of variables

Determining types

Combining data types

Welcome to Python

This chapter introduces lists in Python and how they can be used to work with data.

Lists

Creating lists in Python

Indexing list items

Slicing multiple list elements

Nested lists

Stock up a nested list

Subset a nested list

List methods and functions

Exploring list methods and functions

Using list methods to add data

Finding stock with maximum price

This chapter introduces packages in Python, specifically the NumPy package and how it can be efficiently used to manipulate arrays.

Array

Crea un array

Operazioni elemento per elemento sugli array

Sottoinsiemi di elementi da un array

Array 2D e funzioni

Creare un array 2D

Sottoinsiemi di array 2D

Calcolare le statistiche di un array

Generare una sequenza di numeri

Usare gli array per l'analisi

Chi è sopra la media?

Chi opera nell'health care?

Arrays in Python

In this chapter, you will be introduced to the Matplotlib package for creating line plots, scatter plots, and histograms.

Visualization in Python

Importing matplotlib and pyplot

Adding axis labels and titles

Multiple lines on the same plot

Scatterplots

Histograms

What are applications of histograms in finance?

Is data normally distributed?

Comparing two histograms

Adding a legend

In this chapter, you will get a chance to apply all the techniques you learned in the course on the S&P 100 data.

Introducing the dataset

Arrays and NumPy

A closer look at the sectors

Filtering arrays

Summarizing sector data

Plot P/E ratios

Visualizing trends

Histogram of P/E ratios

Identify the outlier

Name the outlier

S&P 100 Case Study

Stocks data (I)

Stocks data (II)

S&P 100 data

Course Glossary

Il settore finanziario usa ampiamente Python per l’analisi quantitativa, dalla comprensione delle dinamiche di trading ai sistemi di gestione del rischio. In questo corso imparerai ad analizzare i tuoi dati finanziari sviluppando le tue competenze in Python.
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Nel primo capitolo vedrai perché Python e finanza vanno a braccetto. Imparerai poi le basi di Python: stampare l’output, eseguire calcoli, capire i tipi di dato e creare variabili.
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Successivamente, affronterai liste e array in Python, esplorando come usarli per lavorare con i dati. Utilizzerai i pacchetti NumPy e Matplotlib per manipolare e visualizzare i dati.
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Infine, concluderai il corso realizzando un’analisi finanziaria in Python su un insieme di dati dell’S&P 100. Metterai in pratica le tue competenze in Python per filtrare liste, riassumere i dati per settore, tracciare gli indici P/E in istogrammi, visualizzare tendenze finanziarie e individuare outlier.
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Alla fine del corso avrai sicurezza nelle basi di Python e nelle tecniche pratiche di analisi finanziaria. Queste competenze sono molto richieste nel settore per risolvere problemi di finanza quantitativa. Questo corso fa parte del percorso Finance Fundamentals in Python, ideale per chi vuole approfondire Python per la finanza.

I video includono trascrizioni in tempo reale che puoi visualizzare facendo clic su "Show transcript" in basso a sinistra nei video.

Il glossario del corso si trova a destra nella sezione delle risorse.

Per ottenere i crediti CPE devi completare il corso e raggiungere un punteggio del 70% nella valutazione qualificata. Puoi aprire la valutazione facendo clic sul riquadro dei crediti CPE sulla destra.

<h2>Impara le basi di Python per la finanza</h2>
Il settore finanziario usa molto Python per fare analisi quantitative, che vanno dalla comprensione delle dinamiche di trading ai sistemi di gestione del rischio. Questo corso ti insegnerà come analizzare i tuoi dati finanziari sviluppando le tue competenze in Python.
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<h2>Gestisci e visualizza i dati con i pacchetti Python</h2>
Il primo capitolo spiega come Python e la finanza vadano a braccetto. Imparerai quindi le basi di Python, come stampare output, fare calcoli, capire i tipi di dati e creare variabili.
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Poi, parleremo di liste e array in Python, scoprendo come usarli per lavorare con i dati. Userai i pacchetti NumPy e Matplotlib per gestire e visualizzare i dati.
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<h2>Fai analisi finanziarie usando Python</h2>
Infine, finirai il corso facendo un'analisi finanziaria in Python su un set di dati S&amp;P 100. Qui userai le tue abilità in Python per filtrare elenchi, riassumere dati di settore, tracciare rapporti P/E in istogrammi, visualizzare tendenze finanziarie e identificare valori anomali.
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Alla fine del corso, avrai acquisito sicurezza nelle tue competenze di base in Python e nelle tue abilità pratiche di analisi finanziaria. Queste competenze sono super apprezzate nel mondo della finanza per risolvere problemi di finanza quantitativa. Questo corso fa parte del nostro percorso "Fondamenti di finanza in Python", perfetto per chi vuole approfondire Python per la finanza.

Sviluppa competenze Python per migliorare la tua carriera finanziaria con liste, array e visualizzazioni dati.

Introduzione a Python per la finanza

Fondamenti di finanza in Python

Fondamenti di finanza con CFI

Instructor

Two Dimensional Arrays

Two-dimensional arrays

Array Methods

Array Functions

The `arange()` function

The `transpose()` function

Array Indexing for 2D arrays

Let's practice!

Arrays in Python - Array 2D e funzioni

Array 2D e funzioni

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